Problem → Çözüm
Problem
Her dark store’da her gün SKT’si 1-3 gün kalan yoğurt, ekmek, et ve hazır salata çöpe gidiyor. Sabit “%20 indirim” etiketi ya geç kalıyor ya da ürünü gereğinden ucuza satıyor.
Çözüm
SKT Avcısı, kalan raf ömrü, mevcut stok ve tahmini talebe göre her ürün için dinamik indirim oranı hesaplar ve müşteriye “bugün kurtar” vitrini olarak gösterir. Ürün tükenene ya da sayaç bitene kadar fiyat kademeli düşer.
Temel özellikler
Yapay zeka nerede devreye giriyor?
Gradient boosting talep modeli ve fiyat esneklik tahmini, ürünün SKT’den önce satılma olasılığını maksimize eden en düşük indirimi seçer.
- XGBoost ile “X saat içinde Y indirimle satılma olasılığı” tahmini (kategori, saat, depo, indirim oranı)
- Kısıtlı optimizasyon: marj kaybı minimum, fire olasılığı < %10 olacak indirim seviyesi; 15 dk’da bir yeniden fiyatlama
- Depo el terminalinden SKT tarama → Kafka event → fiyat servisi; LLM ile “bugün kurtar” vitrin metinleri
Nasıl çalışır?
Stack
Arayüz
Backend
AI / ML
Veri
Altyapı & DevOps
Pazarlama & lansman
Başarı metrikleri (hedef)
MVP yol haritası
Tazelik ve SKT
Şikayetvar’da son bir ayda Getir hakkında yayınlanan 354 şikayetin 64 tanesi bu fikrin hedeflediği konularla ilgili: bozuk, küflü, skt geçmiş (%18).
Bir fikri production’a taşırken ilk sorum şu: ölçülebilir mi ve mevcut sistemi bozmadan nasıl açılır? Yaklaşık 4 yıl, ayda yüz milyonlarca CDN isteği alan bir embed script üzerinde çalıştım. Kademeli geçiş ve gerçek test kapsamı benim için vazgeçilmez. Remote çalışmaya hazırım.